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2026-2027

Dfb Pokal / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Name: Estatísticas de Jogadores — Produção Ofensiva | Copa da Alemanha (Dfb Pokal) 2026-2027 | TheScouter
Creator: TheScouter

Copa da Alemanha (Dfb Pokal) · 2026-2027 · 1.014 registros np 13.8% sot 35.7% pk 83.3% ast 70.8%

Gols méd. 0

xG ⚡ méd. 0,14

xA ⚡ méd. 0,07

xG+xA ⚡ méd. 0,21

xG/90 ⚡ méd. 0,24

xG/Fin ⚡ méd. 0,060

G-xG ⚡ méd. 0,00

xGOT ⚡ méd. 0,14

Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 1.014

Dfb Pokal · 2026-2027

#	Jogador	Nac	Pos	Time	Idade	Ano	Gols	Ast	G+A	xG ⚡	xA ⚡	xG+xA ⚡	xG/90 ⚡	xA/90 ⚡	(xG+xA)/90 ⚡	npxG ⚡	npxG/90 ⚡	xG/Fin ⚡	xG/NoA ⚡	xGOT ⚡	G-xG ⚡	G/xG ⚡	A-xA ⚡	A/xA ⚡	G-PK	G/90	A/90	G+A/90	Imp
291	Lars Gindorf	de GER	FW	Hannover 96	25	2.001	3	0	3	2,55	0,10	2,65	3,64	0,14	3,79	2,55	3,64	0,364	0,425	2,55	0,45	1,18	-0,10	0,00	3	4,29	0,00	4,29	3
697	Benedikt Pichler	at AUT	FW	Hannover 96	29	1.997	2	1	3	2,13	0,80	2,93	2,13	0,80	2,93	2,13	2,13	0,177	0,425	2,13	-0,13	0,94	0,20	1,26	2	2,00	1,00	3,00	1
885	Moussa Sylla	ml MLI	FW	Schalke 04	26	1.999	1	1	2	2,13	0,64	2,77	1,59	0,48	2,08	2,13	1,59	0,425	0,425	2,13	-1,13	0,47	0,36	1,57	1	0,75	0,75	1,50	2
1011	Mateusz Żukowski	pl POL	FW	Magdeburg	24	2.001	2	0	2	2,13	0,11	2,24	2,36	0,13	2,49	2,13	2,36	0,266	0,425	2,13	-0,13	0,94	-0,11	0,00	2	2,22	0,00	2,22	1
98	Hugo Bolin	se SWE	MF	Gladbach	23	2.003	2	1	3	2,01	0,69	2,70	2,62	0,91	3,53	2,01	2,62	0,224	0,287	2,01	-0,01	0,99	0,31	1,44	2	2,61	1,30	3,91	—
934	Can Uzun	tr TUR	MF	Frankfurt	20	2.005	2	3	5	1,72	2,32	4,04	1,72	2,32	4,04	1,72	1,72	0,192	0,287	1,72	0,28	1,16	0,68	1,29	2	2,00	3,00	5,00	1
913	Phillip Tietz	de GER	FW	Mainz 05	29	1.997	4	0	4	1,70	0,08	1,78	2,10	0,10	2,19	1,70	2,10	0,243	0,425	1,70	2,30	2,35	-0,08	0,00	4	4,93	0,00	4,93	1
207	Edin Džeko	ba BIH	FW	Schalke 04	40	1.986	2	1	3	1,68	0,63	2,31	2,66	0,99	3,64	0,85	1,34	0,421	0,561	1,68	0,32	1,19	0,37	1,60	1	3,16	1,58	4,74	2
219	Fabian Eisele	de GER	FW	Sonnenhof Groß.	31	1.995	1	0	1	1,68	0,05	1,73	2,48	0,07	2,55	0,85	1,25	0,281	0,561	1,68	-0,68	0,59	-0,05	0,00	0	1,48	0,00	1,48	—
176	Muhammed Damar	de GER	MF	Wolfsburg	22	2.004	0	0	0	1,44	0,14	1,58	1,08	0,11	1,19	1,44	1,08	0,144	0,287	1,44	-1,44	0,00	-0,14	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
16	Mathis Albert	us USA	FW	Dortmund	17	2.009	0	0	0	1,28	0,06	1,34	1,28	0,06	1,34	1,28	1,28	0,213	0,425	1,28	-1,28	0,00	-0,06	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
126	Jonathan Burkardt	de GER	FW	Frankfurt	26	2.000	3	2	5	1,28	1,49	2,77	1,69	1,97	3,67	1,28	1,69	0,425	0,425	1,28	1,73	2,35	0,51	1,34	3	3,97	2,65	6,62	—
526	Marin Ljubicic	hr CRO	FW	Union Berlin	24	2.002	2	1	3	1,28	0,74	2,02	3,96	2,31	6,28	1,28	3,96	0,319	0,425	1,28	0,73	1,57	0,26	1,34	2	6,21	3,10	9,31	1
600	Max Moerstedt	de GER	FW	Hoffenheim	20	2.006	1	0	1	1,28	0,05	1,33	3,82	0,15	3,99	1,28	3,82	0,319	0,425	1,28	-0,27	0,78	-0,05	0,00	1	3,00	0,00	3,00	—
644	Antonio Nusa	no NOR	FW	RB Leipzig	21	2.005	1	0	1	1,28	0,06	1,34	1,28	0,06	1,34	1,28	1,28	0,255	0,425	1,28	-0,27	0,78	-0,06	0,00	1	1,00	0,00	1,00	1
684	Dženan Pejčinović	de GER	FW	Stuttgart	21	2.005	3	0	3	1,28	0,07	1,35	1,35	0,07	1,42	1,28	1,35	0,213	0,425	1,28	1,73	2,35	-0,07	0,00	3	3,18	0,00	3,18	—
379	Haris Hyseni	de GER	FW	SSV Jeddeloh	34	1.992	2	0	2	1,26	0,03	1,29	1,51	0,03	1,54	0,43	0,51	0,629	0,629	1,26	0,74	1,59	-0,03	0,00	1	2,40	0,00	2,40	—
422	Harry Kane	eng ENG	FW	Bayern Munich	33	1.993	2	0	2	1,26	0,06	1,32	1,32	0,07	1,38	0,43	0,44	0,210	0,629	1,26	0,74	1,59	-0,06	0,00	1	2,09	0,00	2,09	—
1007	Budu Zivzivadze	ge GEO	FW	Heidenheim	32	1.994	0	0	0	1,26	0,02	1,28	2,52	0,05	2,57	0,43	0,85	0,419	0,425	0,85	-1,26	0,00	-0,02	0,00	0	0,00	0,00	0,00	—
23	Nadiem Amiri	de GER	MF	Mainz 05	29	1.996	2	2	4	1,15	1,18	2,33	1,15	1,18	2,33	1,15	1,15	0,230	0,287	1,15	0,85	1,74	0,82	1,69	2	2,00	2,00	4,00	—
979	Patrick Wimmer	at AUT	MF	Hoffenheim	25	2.001	2	1	3	1,15	0,64	1,79	1,36	0,76	2,12	1,15	1,36	0,230	0,287	1,15	0,85	1,74	0,36	1,56	2	2,37	1,18	3,55	—
558	Max Marie	de GER	MF	BTSV	22	2.004	2	0	2	0,86	0,03	0,89	0,86	0,03	0,89	0,86	0,86	0,287	0,287	0,86	1,14	2,32	-0,03	0,00	2	2,00	0,00	2,00	—
657	Michael Olise	fr FRA	MF	Bayern Munich	24	2.001	1	0	1	0,86	0,05	0,91	0,90	0,05	0,95	0,86	0,90	0,172	0,287	0,86	0,14	1,16	-0,05	0,00	1	1,05	0,00	1,05	—
737	Fabian Reese	de GER	MF	Wolfsburg	28	1.997	0	1	1	0,86	0,70	1,56	0,65	0,52	1,17	0,86	0,65	0,172	0,287	0,86	-0,86	0,00	0,30	1,44	0	0,00	0,75	0,75	1
985	Marius Wolf	de GER	MF	Augsburg	31	1.995	0	0	0	0,86	0,04	0,90	0,86	0,04	0,90	0,86	0,86	0,216	0,287	0,86	-0,86	0,00	-0,04	0,00	0	0,00	0,00	0,00	1

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Glossário — Produção Ofensiva

⚡ = métrica computada

v6.1

# Posição no ranking

Jogador Nome do jogador

Nac Nacionalidade

Pos Posição em campo

Time Time

Idade Idade atual

Ano Ano de nascimento

Gols Gols marcados

Ast Assistências

G+A Gols + Assistências

xG ⚡ Expected Goals — gols esperados baseado na qualidade das finalizações (taxa média real da liga)

xA ⚡ Expected Assists (proxy matricial) — combina o volume de assistências do jogador com a qualidade ofensiva do time. Fórmula: (Ast × 0,32) + [(Ast × 1,7) × (npxG/Fin do time)] + [(Fin do jogador/Fin do time) × npxG do time × 0,08]

xG+xA ⚡ xG + xA — envolvimento ofensivo esperado total

xG/90 ⚡ xG por 90 minutos — ritmo de criação de chances qualificadas

xA/90 ⚡ xA por 90 minutos — ritmo de criação esperada de assistências

(xG+xA)/90 ⚡ (xG + xA) por 90 minutos — ritmo de contribuição ofensiva esperada

npxG ⚡ Non-Penalty xG — xG excluindo pênaltis cobrados

npxG/90 ⚡ Non-Penalty xG por 90 minutos

xG/Fin ⚡ xG por finalização total — qualidade média de cada tentativa

xG/NoA ⚡ xGOT / finalizações no alvo — perigo médio por chute no alvo

xGOT ⚡ Expected Goals on Target — xG sobre finalizações no alvo

G-xG ⚡ G − xG: positivo = eficiente acima do esperado

G/xG ⚡ G/xG: razão de aproveitamento. >1 = mais gols que o esperado

A-xA ⚡ A − xA: positivo = mais assists do que o esperado pela qualidade

A/xA ⚡ A/xA: razão de assistências. >1 = converte mais chances em assists

G-PK Gols excluindo pênaltis

G/90 Gols por 90 minutos

A/90 Assistências por 90 minutos

G+A/90 G+A por 90 minutos

Imp Impedimentos

Métricas ⚡ calculadas com as taxas reais da liga Dfb Pokal:
· tx_np — conv. p/ chute total (xG, npxG): 13.8%
· tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 35.7%
· tx_pk — conv. de pênaltis: 83.3%
· tx_ast — assistências por gol na liga: 70.8%

xG ajustado por posição (v5.3):
· Atacantes, meias, defensores e goleiros usam taxas de conversão calculadas separadamente a partir dos próprios dados da liga.
· Grupos com menos de 30 chutes (ou 15 no alvo) usam a taxa geral da liga como fallback, para evitar ruído estatístico.

xA Proxy (v5.4) — metodologia matricial:
· xA = (Ast_jog × 0,32) + [(Ast_jog × 1,7) × (npxG/Fin_time)] + [(Fin_jog/Fin_time) × npxG_time × 0,08]
· Ast_jog — assistências do jogador · Fin_jog — finalizações do jogador
· npxG_time / Fin_time — npxG e finalizações totais do time (temporada)
· NOTA: proxy com dados agregados — xA real requer dados shot-a-shot

Notas v4.3:
· SoTA (FBRef) já exclui pênaltis → xGA = SoTA × tx_sot + PKsof × tx_pk
· np_sot = SoT − PKconvertidos (PK errados não estão em SoT)
· xGA/Fin = xGA ÷ (SoTA + PKsof) = perigo médio por tentativa enfrentada